「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 040

No.03554　ＰＰＶとＮＰＶ　　【河村佳洋】　2007/06/04(Mon) 14:11

次の件につき，お伺い致します。
昔，回帰分析による回帰モデルの生成には，全サンプルを直接的にフル使用し，該当モデルが時間を経た時点で現状に合わなくなっていないかどうか，適宜検証する形を採っていたように記憶します。最近は，なけなしのサンプルを学習用と検証用に分けて，前者を用いてモデル生成し，後者で検証する形（サンプルでクロスバリデーション法も含め）が推奨されているようにも思えます。この場合，学習用サンプルに対する精度と検証用に対する精度が考えられ，斯かるアプローチを採る限り，後者の精度がモデルの汎化性評価にベターでしょうが，これら2種類の検証精度について，専門的な用語があるのでしょうか？
なお，最近の検証アプローチを評価するとすれば，後者の精度が前者の精度より高いようなら，生成モデルか検証用サンプルの偏在か，何れかに問題が内在していると云う考察情報には成るかと思いますが，なけなしのサンプルを更に少なくしてのモデル生成には，本質的な問題もあると懸念しています。
処で，別途分野における論文（ハードコピー）に，PPV精度とNPV精度の表記があり，該当ケースでは前者の精度値より，後者の精度値の方が高いパーセント値を示していましたが，PPVとNPVが何の略語で，その意味はどういうものか，アドバイス頂ければ幸いです。
お手数ながら，どうぞ宜しくお願いします。
河村

No.03555　Re: PPVとNPV　　【青木繁伸】　2007/06/04(Mon) 14:21

PPV と NPV が何を意味するか，ここで聞くより，Google で検索する方がより早く，より多くの情報を得られると思いますが

> なけなしのサンプルを更に少なくしてのモデル生成には，本質的な問題もあると懸念

当然ながら，じゅうぶんなデータがあるということが前提でモデルを作り検証するのでしょう

データ数が少ないときにはモデルの作成が手一杯で，検証までは手が回らないでしょうね。